Reconnaissance d'image Vs. Vision par ordinateur : quelles sont les différences ?

 Dans le secteur actuel de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, «Reconnaissance d'image", et "Vision par ordinateur» sont deux des tendances les plus en vogue. Ces deux domaines impliquent de travailler avec l'identification des caractéristiques visuelles, raison pour laquelle la plupart du temps, ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Malgré certaines similitudes, la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images représentent des technologies, des concepts et des applications différents. 

Dans cet article, nous comparerons la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images en explorant leurs différences, leurs similitudes et les méthodologies utilisées. Alors, commençons. 

Qu'est-ce que la reconnaissance d'image?

La reconnaissance d'images est une branche de l'intelligence artificielle moderne qui permet aux ordinateurs d'identifier ou de reconnaître des motifs ou des objets dans des images numériques. La reconnaissance d'images donne aux ordinateurs la capacité d'identifier des objets, des personnes, des lieux et des textes dans n'importe quelle image. 

L'objectif principal de l'utilisation Reconnaissance d'image consiste à classer les images sur la base d'étiquettes et de catégories prédéfinies après avoir analysé et interprété le contenu visuel pour apprendre des informations significatives. Par exemple, lorsqu'il est correctement mis en œuvre, l'algorithme de reconnaissance d'image peut identifier et étiqueter le chien dans l'image. 

Comment fonctionne la reconnaissance d'image ?

Fondamentalement, un algorithme de reconnaissance d'image utilise généralement des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour identifier des objets en analysant chaque pixel individuel d'une image. L'algorithme de reconnaissance d'image reçoit autant d'images étiquetées que possible dans le but d'entraîner le modèle à reconnaître les objets dans les images. 

Le processus de reconnaissance d'image comprend généralement les trois étapes suivantes. 

Collecte et données

La première étape consiste à rassembler et à étiqueter un ensemble de données avec des images. Par exemple, une image avec une voiture doit être étiquetée comme une "voiture". Généralement, plus l'ensemble de données est grand, meilleurs sont les résultats. 

Formation des réseaux de neurones sur l'ensemble de données

Une fois les images étiquetées, elles seront transmises aux réseaux de neurones pour s'entraîner sur les images. Les développeurs préfèrent généralement utiliser Réseaux de neurones convolutionnels ou CNN pour la reconnaissance d'image car les modèles CNN sont capables de détecter des caractéristiques sans aucune intervention humaine supplémentaire. 

Test et prédiction

Une fois que le modèle s'est entraîné sur le jeu de données, il reçoit un "Le test” jeu de données qui contient des images inédites pour vérifier les résultats. Le modèle utilisera ses apprentissages à partir de l'ensemble de données de test pour prédire les objets ou les modèles présents dans l'image et tentera de reconnaître l'objet. 

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

Vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle moderne qui permet aux ordinateurs d'identifier ou de reconnaître des modèles ou des objets dans les médias numériques, y compris les images et les vidéos. Les modèles de vision par ordinateur peuvent analyser une image pour reconnaître ou classer un objet dans une image, et également réagir à ces objets. 

L'objectif principal d'un modèle de vision par ordinateur va plus loin que la simple détection d'un objet dans une image, il interagit et réagit également aux objets. Par exemple, dans l'image ci-dessous, le modèle de vision par ordinateur peut identifier l'objet dans le cadre (un scooter) et il peut également suivre le mouvement de l'objet dans le cadre. 

Comment fonctionne la vision par ordinateur ?

Un algorithme de vision par ordinateur fonctionne comme un algorithme de reconnaissance d'image, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour détecter des objets dans une image en analysant chaque pixel individuel d'une image. Le fonctionnement d'un algorithme de vision par ordinateur peut être résumé dans les étapes suivantes. 

Acquisition de données et prétraitement

La première étape consiste à rassembler une quantité suffisante de données pouvant inclure des images, des GIF, des vidéos ou des flux en direct. Les données sont ensuite prétraitées pour supprimer tout bruit ou objet indésirable. 

Extraction de caractéristiques

Les données de formation sont ensuite transmises au modèle de vision par ordinateur pour extraire les caractéristiques pertinentes des données. Le modèle détecte et localise ensuite les objets dans les données et les classe selon des étiquettes ou des catégories prédéfinies. 

Segmentation et analyse sémantique

L'image est alors segmenté en différentes parties en ajoutant des étiquettes sémantiques à chaque pixel individuel. Les données sont ensuite analysées et traitées selon les exigences de la tâche. 

Reconnaissance d'image et vision par ordinateur : en quoi diffèrent-ils ?

Bien que la reconnaissance d'images et la vision par ordinateur reposent toutes deux sur le même principe d'identification d'objets, elles diffèrent par leur portée et leurs objectifs, le niveau d'analyse des données et les techniques utilisées. Examinons chacune d'elles individuellement. 

Portée et objectifs

L'objectif principal de la reconnaissance d'images est d'identifier et de catégoriser des objets ou des motifs dans une image. L'objectif principal est de détecter ou de reconnaître un objet dans une image. D'autre part, la vision par ordinateur vise à analyser, identifier ou reconnaître des modèles ou des objets dans les médias numériques, y compris les images et les vidéos. L'objectif principal est non seulement de détecter un objet dans le cadre, mais également d'y réagir.  

Niveau d'analyse

La différence la plus significative entre la reconnaissance d'images et l'analyse des données est le niveau d'analyse. Dans la reconnaissance d'image, le modèle ne s'intéresse qu'à la détection de l'objet ou des motifs dans l'image. D'un autre côté, un modèle de vision par ordinateur vise non seulement à détecter l'objet, mais il essaie également de comprendre le contenu de l'image et d'identifier la disposition spatiale. 

Par exemple, dans l'image ci-dessus, un modèle de reconnaissance d'image peut uniquement analyser l'image pour détecter une balle, une batte et un enfant dans le cadre. Alors qu'un modèle de vision par ordinateur pourrait analyser le cadre pour déterminer si la balle touche la batte, ou si elle touche l'enfant, ou si elle les manque tous ensemble. 

Complexité

Les algorithmes de reconnaissance d'images ont généralement tendance à être plus simples que leurs homologues de vision par ordinateur. C'est parce que la reconnaissance d'image est généralement déployée pour identifier des objets simples dans une image, et qu'elle s'appuie donc sur des techniques telles que l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour l'extraction de caractéristiques. 

Les modèles de vision par ordinateur sont généralement plus complexes car ils détectent les objets et y réagissent non seulement dans les images, mais aussi dans les vidéos et les flux en direct. Un modèle de vision par ordinateur est généralement une combinaison de techniques telles que la reconnaissance d'images, l'apprentissage en profondeur, la reconnaissance de formes, la segmentation sémantique, etc. 

Reconnaissance d'image Vs. Vision par ordinateur : sont-ils similaires ?

Malgré leurs différences, la reconnaissance d'image et la vision par ordinateur partagent également certaines similitudes, et il serait prudent de dire que la reconnaissance d'image est un sous-ensemble de la vision par ordinateur. Il est essentiel de comprendre que ces deux domaines dépendent fortement des techniques d'apprentissage automatique et qu'ils utilisent des modèles existants formés sur un ensemble de données étiquetées pour identifier et détecter des objets dans l'image ou la vidéo. 

Réflexions finales

Pour résumer, la reconnaissance d'image est utilisée pour la tâche spécifique d'identification et de détection d'objets dans une image. La vision par ordinateur va encore plus loin dans la reconnaissance d'images et interprète les données visuelles dans le cadre.